O investimento em IA está seguindo um caminho que nem todos estão olhando, segundo Jeremy Kagan, sócio-fundador da Textbook Ventures e professor na Columbia Business School, universidade norte-americana que faz parte da Ivy League.
O executivo recebeu nesta terça-feira a delegação do Mirante @ Nova York 2027, imersão na cidade de Nova York realizada pela escola Koru, em parceria com o Flash Humanidades, para uma conversa sobre capital de risco na era da inteligência artificial. No 2º dia de imersão, o debate promovido por Kagan explorou um ponto que também surgiu no 1º dia, com Joyce Shen: produzir deixou de ser o gargalo.
E, segundo o professor, isso traz uma nova camada de desafio: escassez de atenção das pessoas para consumir o que há de melhor. “O custo de construir o produto [inteligência artificial] caiu, mas o de conseguir a atenção das pessoas disparou.”
Com isso, Jeremy explica que os investidores deixam de olhar a solução em si, e passam a focar em quem o constrói. Para ele, uma ideia sozinha não vale. O valor está na execução do projeto e na capacidade de continuar entregando mesmo quando o plano original muda.
Isso também reflete na importância das contratações, que acabam funcionando como um termômetro melhor do que qualquer prática formal de RH. “Se você não consegue convencer pessoas inteligentes a se juntar a você, provavelmente não sabe comunicar sua visão direito.”
No 2º dia, Isadora Gabriel, CHRO da Flash, conversou com Bianca Franzini, consultora de RH e CEO da Nuvia, sobre o impacto da inteligência artificial no mundo corporativo, cruzando visões distintas e complementares de professores das universidades UC Berkeley e Columbia.
Assista à conversa na íntegra:
O problema do Bob
Ter acesso à tecnologia não é mais o diferencial para Jeremy. Agora, a maior vantagem competitiva passa a ser o que não pode ser copiado. O professor resume a ideia com uma história que, segundo ele, já circula entre investidores — “o problema do Bob”.
“Toda reunião com investidores, na noite anterior, o Bob olha os números e ajusta o que está errado. Seu Bob pode ter outro nome, mas sempre existe alguém com esse conhecimento institucional que sabe transformar dado bagunçado em limpo”, contou, citando um amigo diretor de dados de uma empresa Fortune 500 (corporação de grande porte que faz parte da lista anual publicada pela revista norte-americana Fortune).
O exemplo foi: em dois países vizinhos, um permite manter iogurte na prateleira um dia a mais que o outro. Olhando apenas para o dado, parece que um país tem um gerenciamento de estoque melhor. Mas, na realidade, é só uma diferença regulatória que a IA não tem como saber, a menos que alguém diga a ela.
Quem vai formar o próximo Bob?
Após explicar o problema, Jeremy alertou para um risco de médio prazo: de onde virá a próxima geração de pessoas com esse instinto? Antes, o trabalho era repetitivo, tendo início em cargos menores, em que praticavam, reconheciam padrões e desenvolviam intuição. “Era comum trabalhar em uma agência de publicidade e no primeiro ano escrever anúncios ruins, por exemplo. É assim que, com o tempo, se desenvolvia o instinto do que funcionava [ou não].” .
Lógica se aplica ao RH
O “problema do Bob” também aparece nas áreas de dados e pessoas. Controle de ponto, performance, recrutamento e engajamento não são dados neutros; eles carregam as regras e caminhos que a organização criou ao longo do tempo. Antes de automatizar uma decisão sobre pessoas, é preciso entender como aquela informação surgiu, e acima de tudo, conseguir questionar sua excelência e efetividade — um refinamento exclusivo do julgamento humano.
O recado da conversa foi claro: a discussão não deveria ser sobre o que automatizar, e sim sobre o que deve ser retirado do trabalho humano, e delegado para a IA, e o que precisa ser mantido. Essa virada se desenha cada dia mais para o RH, que será o responsável por coordenar esse fluxo híbrido entre pessoas e agentes, demarcando essa fronteira.
Esse movimento já aparece nos próprios dados do RH brasileiro. Segundo a 4ª edição do “Panorama da Saúde Emocional do RH”, estudo conduzido pelo Flash Humanidades em parceria com o RH Summit, a sobrecarga operacional da área caiu 26 pontos percentuais em três anos, mas 6 em cada 10 profissionais ainda convivem com alguma questão de saúde mental. Menos tarefas não significou menos pressão.
O que existe para além da IA
Em um cenário em que novas tecnologias surgem a todo momento, Jeremy afirma que alguns setores relacionados à IA estão ganhando bastante destaque, enquanto outros muito importantes estão fora do radar, como a descoberta de medicamentos, robótica, drones, energia alternativa e cadeias de suprimento estratégicas como as próximas fronteiras.
Como exemplo, ele trouxe uma experiência própria de investimento fora do óbvio, mas com a lógica de sustentar a infraestrutura por trás da expansão da IA. Jeremy conta que já investiu em uma startup que extrai lítio da água salgada — o que cria uma alternativa para a dependência de poucas minas que concentram o insumo essencial para fabricação de baterias — e outra que gera água a partir da umidade do ar para resfriar data centers, para resolver o problema que o consumo de água pela IA gera.
Para Jeremy, o maior cuidado ao investir em empresas ligadas à IA é ter cautela em relação às avaliações infladas do setor, uma vez que, segundo ele, essas empresas de IA recebem até o triplo de avaliação de investimento em comparação a outras. “Pode ser porque vão ser muito maiores. Pode ser só oferta e demanda. Não tem como saber.”
Como Perplexity busca fluência em IA dentro de casa
A delegação também visitou a Perplexity, empresa norte-americana de software e inteligência artificial que desenvolve um mecanismo de busca conversacional baseado em modelos de linguagem generativa.
O bate-papo foi comandado por Ian Sampson, executivo de contas enterprise que atua na implementação empresarial de IA na Perplexity. Segundo o especialista, em um mundo em que os agentes de IA vão se tornar cada vez mais presentes nas companhias, saber fazer um bom gerenciamento das ferramentas é a chave para o sucesso.
Ian Sampson, executivo de contas enterprise da Perplexity | Foto: Juliana Cordaro
“Se você nunca gerenciou pessoas, é difícil gerenciar IA e agentes em um ambiente profissional”, pontua. Delegar para um agente, segundo ele, exige a mesma capacidade de definir resultado, dar contexto e avaliar a entrega que qualquer liderança precisa ter. O que muda não é a habilidade técnica, é a competência de trabalho.
Internamente, a empresa busca essa fluência em IA com a prática de “ambient learning”. Os colaboradores tornam público, em um canal aberto de sua plataforma de comunicação corporativa, todo uso que fazem da própria ferramenta de IA, para que boas descobertas se espalhem em vez de ficarem presas a quem as fez.
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